import tensorflow as tf  # 导入 TF 库
from tensorflow.keras import layers  # 导入层模块

if __name__ == '__main__':
    # 张量实现方式
    x = tf.random.normal([2, 784])
    w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1))
    b1 = tf.Variable(tf.zeros([256]))
    o1 = tf.matmul(x, w1) + b1
    o1 = tf.nn.relu(o1)
    print(o1)
    # 层实现方式
    print("=========层实现方式=========")
    x = tf.random.normal([4, 28 * 28])
    # 创建全连接层，指定输出节点数和激活函数
    fc = layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu)
    h1 = fc(x)  # 通过 fc 类实例完成一次全连接层的计算，返回输出张量
    print(h1)
    print(fc.kernel)
